私はあなたに秘密を伝えたい:人々が言うとき ここに一つの規律しかないように聞こえるが、二つあるし、もし企業がその違いを理解していないなら、彼らは困難の世界を経験することができる。 機械学習 2 機械学習の物語 あなたのためにパンを焼くためにシェフを雇うか、電気工学者を雇うと想像してください。 あなたがパン屋を開いている場合は、美味しいパンの作り方とパスタのニュアンスに精通した経験豊富なパン屋を雇うことは素晴らしいアイデアです. あなたもオーブンが欲しいでしょう. それは重要なツールですが、私はあなたがそのオーブンを構築する方法を知るというタスクであなたのトップのパスタシェフを負担しないと賭けます; あなたの会社はなぜ機械学習に相当することに焦点を当てていますか? あなたはパンを作る仕事ですか?それとも炉を作る仕事ですか? 残念ながら、あまりにも多くの機械学習プロジェクトが失敗しているのは、チームがオーブン、レシピ、パンを作るべきかどうかを知らないからです。 機械学習研究 彼らがあなたに話さないのは、これらの機械学習コースや教科書はすべて、物事を調理し、レシピで革新する方法ではなく、炉(そしてマイクロ波、ブレンダー、トースト、ケーキ...キッチンソーキ)をゼロから作る方法についてです。 あなたが機械学習アルゴリズムを構築する場合、あなたの焦点は他の人が使用するための一般的なツールです。 通常は、そのような場所で行われます。 または . machine learning research アカデミー Googleの 機械学習に関しては、多くの組織が間違ったビジネスにいる。 機械学習に関しては、多くの組織が間違ったビジネスにいる。 You need quite a lot of education to be in this line of work, because there is a long history here. あなたはこの仕事のラインにいるためにかなり多くの教育が必要です。 たとえば、回帰のための最小の平方の方法は、 私を信じて、人類は200年で長い道のりを歩みました。 アルゴリズム 1805年出版 今日、そこにいくつかのかなり洗練されたデバイスがあります ... あなたは、この1つがどのように機能するかを知らないなら、より良いマイクロ波を構築するにはどうしたらよいですか? もちろん、あなたはそれらすべての浸透した研究が必要です! 研究者になるには何年もかかりますし、101コースが計算の基礎から始まる理由があります。 応用機械学習 ほとんどの企業は、ビジネス上の問題を解決するために、料理をやりたいだけです。彼らはマイクロ波を販売することに興味がないが、それでもしばしば、これらのデバイスをゼロから作ろうとしているという間違いを犯します。 あなたがレシピで革新しているなら、車輪を再発明しないでください マイクロ波はすでに存在しています。 そして、独自の機械学習キッチンの設定が仕事のように聞こえる場合、プロバイダーは 使ってみて、完全に で、 そして、 . いろんな場所 Google Cloud プラットフォーム デバイス 成分 レシピ書籍 キッチンで革新するなら、車輪を再発明しないでください。 キッチンで革新するなら、車輪を再発明しないでください。 ほとんどの場合 あなたのチームは、理解する必要はありません。 しかし、あなたが産業規模のキッチンを実行することを計画している場合に知る必要があることがたくさんあります、すべては、あなたの食材を調理し、あなたがそれらをサービスする前にあなたの皿が良いかどうかをチェックするまで。 アプリケーション ニューラルネットワークにおけるバックプロパガンダの数学 あなたはどちらを販売していますか? 雇うための適切なチームは、あなたの答えに依存します。 機械学習による衝突と燃焼 残念ながら、アプリケーション側がアルゴリズム研究側とは非常に異なる規律であることに気づいていないため、多くの企業が機械学習から価値を得ることができないことがわかります。 もしそれがうまくいくのなら、それはあなたがラッキーだったからであり、素晴らしいシェフであるエンジニアを偶然雇ったからです。 leaders try to start their kitchens by hiring those folks who’ve been building microwave parts their whole lives but have never cooked a thing. しかし、通常あなたは幸運ではありません。一生に数時間しかありませんが、もしあなたがマイクロ波のワイヤレス化方法を学ぶためにそれらを費やした場合、あなたはパスタやビジネスの芸術をマスターすることに専念する余裕が少なくなります。どこで - そしていつ! - あなたの博士課程で訓練された人工知能の研究者は、応用機械学習に必要なスキルを習得しましたか? あなたが両方の分野の専門家であるハイブリッドに心を置くなら、あなたが才能の不足について文句を言っているのは不思議ではありません! もしあなたが、一生のうちにマイクロ波部品を構築してきた人々を雇ってレストランを始めようとするとしたら、何が間違っているのか? 代わりに誰を雇うべきですか? 工業台所のように、この空間を理解するリーダーシップを持つ学際的なチームが必要です。 仕事のための正しいチームを雇う あなたがレシピを革新し、スケールで食品を販売しているなら、あなたは料理の価値を理解する人々が必要です(目標は何ですか) 顧客と顧客を理解する人々( )に含まれる成分を加工できる人々( さまざまなコンテンツの組み合わせを迅速に試すことができる人々は、潜在的なレシピを生成するために( )、レシピの品質が十分に良いかをチェックできる人々( )のレシピを何百万もの料理に変える人々は、効率的に提供された( トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > ( )と、あなたが注文した米の代わりにトンポットを運ぶ配達トラックでさえも、あなたの皿がトップレックに留まることを保証する人々( ( ) 意思決定者と製品マネージャー ドメイン専門家と社会科学者 データエンジニア&アナリスト 応用MLエンジニア 統計家 ソフトウェアエンジニア プロジェクト/プログラムマネージャー 信頼性エンジニア 統計家 これらは別々の個人である必要はありませんが、あなたがそれぞれの役割をカバーしていることを確認してください。そしてあなたがそのような不完全なカリキュラムを提供するためにあなたの腐ったトマトを私に投げる前に、私は応用機械学習のための雇用についてもっと言えることがたくさんあることを自由に認めます。 . この1 オウトソーシングについて話すと、あなたのチームが既存のツールをすべて試みており、あなたのビジネス目標を満たすレシピを作成できない場合は、設備の建設にスキルを追加することを考えることは合理的です( あなたがその人を常任職員に雇うか、経験豊富なアルゴリズム研究会社に仕事をアウトソースするかは、あなたの操作の規模と成熟度に依存します。 研究者 研究者とつながるもう一つの理由は、あなたのプロトタイプが非常に成功しているため、カスタマイズされたデバイスを使用すると、あなたが操作するのに幸運な大規模な規模で意味があります。 意思決定情報 彼らは、ここに本当に2つの機械学習があるという事実に気づいていないので、世界はこれらのアルゴリズムをすべて構築することを訓練しているが、それらを使用しない。 私のチームは、アプリケーション側をカバーするための新しい規律を作成し、すでに15000人以上のスタッフを訓練してきました。 機械学習とデータサイエンスのすべての応用的な側面をカバーしています。 decision intelligence engineering 言い換えれば、研究機械学習がマイクロ波を構築し、応用機械学習がマイクロ波を使用している場合、 あなたの目標を達成するために安全にマイクロ波を使用し、マイクロ波を必要としないときに他の何かを使用しています。 意思決定インテリジェンスエンジニアリング Good luck and have fun! 幸運を祈り、楽しんでください! 応用機械学習に関しては、最も困難な部分は、あなたが料理したいものを知り、顧客に提供する前にそれをチェックする方法を計画することです。 . just don't forget to do it 他のものに関しては、機械学習でビジネス上の問題を解決することは、ほとんどの人々が考えるよりもはるかに簡単です。あの輝くキッチンはあなたがそこで遊びに来るのを待っています。 あなたが本当のキッチンにいるかのように潜入してください。 Tinkering を開始してください! 誰かが伝統的な機械学習アルゴリズムコースを取る必要があると信じるたびに、私は、あなたが機械学習で素晴らしいことをするために博士号を必要としているという嘘に落ちないでください。 幸運を祈り、楽しんでください! 人間の創造性
